Merging Developmental and Criminal Career Perspectives
Notice bibliographique
Résumé
Currently, a majority of actuarial risk-assessment tools for sexual recidivism contain static risk factors that measure various aspects of the offender's prior criminal history in adulthood. The goal of the current study was to assess the utility of extending static risk factors, by using developmental and criminal career parameters of offending, in the actuarial assessment of risk of violent/sexual recidivism. The current study was based on a sample of 204 convicted sexual aggressors of women incarcerated in the province of Quebec, Canada between April 1994 and June 2000. Semistructured interviews were used to gather information on the offender's antisocial history prior to adulthood, and police records were used to collect data on the criminal career of these offenders in adulthood. For an average follow-up period of approximately 4 years, the violent/sexual recidivism rate for the sample was 23.7%. The results provided support for the inclusion of both developmental and criminal career indicators for the prediction of violent/sexual recidivism. More specifically, recidivists were characterized by an early onset antisocial trajectory and a pattern of escalation of antisocial behavior between childhood and adolescence. The findings suggest that risk assessors should look beyond broad adult criminal history data to include aspects of antisocial development to improve predictive accuracy.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».